Przeprowadzka średnia numpy

Analiza techniczna Śródroczne średnie. Wzorce wykresów wskazują na dużą zmienność ruchu cen To może utrudnić przedsiębiorcom poznanie ogólnej tendencji w zakresie bezpieczeństwa Jedna prosta metoda podmiotów gospodarczych używa do zwalczania tego jest zastosowanie średnich kroczących Średnia ruchoma jest średnia cena zabezpieczenia przez określony czas Dzięki spreparowaniu średniej ceny zabezpieczenia, ruch cen zostaje wygładzony Po wycofaniu się codziennych wahań, handlowcy są w stanie zidentyfikować prawdziwą tendencję i zwiększyć prawdopodobieństwo że będzie działać na ich korzyść Aby dowiedzieć się więcej, przeczytaj przewodnik po Moving Averages. Typy średnich kroczących Istnieje wiele różnych typów średnich kroczących, które różnią się w sposobie, w jaki są obliczane, ale jaka średnia jest interpretowana pozostaje taka sama obliczenia różnią się jedynie w odniesieniu do wagi, jaką stanowią one na danych o cenach, zmieniając się z równego ważenia każdego punktu cenowego na większą wagę w stosunku do ostatnich danych Trzy najczęstsze t ype średnich kroczących są prostymi liniowymi i wykładniczymi. Zwykła średnia ruchoma SMA Jest to najczęściej stosowana metoda obliczania ruchomych średnich cen Po prostu pobiera sumę wszystkich ostatnich cen zamknięcia w danym okresie i dzieli wynik przez liczba cen używanych do obliczania Na przykład, w 10-dniowej średniej ruchomej, dodaje się 10 ostatnich cen zamknięcia, a następnie dzieli się na 10. Jak widać na rysunku 1, przedsiębiorca może sprawić, że średnia jest mniej podatna na zmiana cen poprzez zwiększenie liczby okresów używanych w obliczeniach Zwiększanie liczby okresów w kalkulacji jest jednym z najlepszych sposobów pomiaru siły długoterminowego trendu i prawdopodobieństwa ich odwrócenia. Wiele osób twierdzi, że przydatność tego typu przeciętnego jest ograniczona, ponieważ każdy punkt serii danych ma ten sam wpływ na wynik niezależnie od miejsca, w którym występuje w sekwencji. Krytycy argumentują, że najnowsze dane są bardziej imponujące rtant, a tym samym powinien mieć większą wagę Ten krytycyzm był jednym z głównych czynników prowadzących do wynalezienia innych form przemieszczania średnich. Średni ważony liniowy Średni ruchometr to najmniej powszechny spośród trzech i jest używany do rozwiązywania problemu równej wagi Średnia ważona średnia ruchoma jest obliczana poprzez sumę wszystkich cen zamknięcia w danym przedziale czasowym i pomnożenie ich przez pozycję punktu danych, a następnie dzieląc przez sumę liczby okresów Na przykład, w pięciodniowej liniowej ważonej średniej, cena zamknięcia w dniu dzisiejszym jest pomnożona przez pięć, wczoraj s przez cztery i tak dalej aż do pierwszego dnia w przedziale czasowym Numery te są następnie dodawane i dzielone przez suma mnożników. Średnia ruchoma średnią EMA Ta średnia ruchoma wykorzystuje współczynnik wygładzania, aby wyznaczyć większą wagę w przypadku ostatnich punktów danych i jest uważany za znacznie bardziej wydajny niż liniowy średnie ważone Zrozumienie obliczeń nie jest zasadniczo wymagane dla większości podmiotów gospodarczych, ponieważ większość pakietów wykresów oblicza dla Ciebie Najważniejszą rzeczą dotyczącą wykładniczej średniej ruchomej jest to, że jest bardziej reagująca na nowe informacje w porównaniu do prostej średniej ruchomej Ta reakcja jest jednym z głównych czynników, dlaczego jest to średnia ruchoma wybrana wśród wielu przedsiębiorców technicznych. Jak widać na rysunku 2, 15-stopniowa EMA wzrasta i spada szybciej niż 15-okresowa SMA Ta niewielka różnica nie wydaje się podobnie jak wiele, ale jest to ważny czynnik, który ma być świadomy, ponieważ może wpływać na powrót. Najważniejsze użycie średnich kroczących Średnie ruchy służą do identyfikacji aktualnych trendów i odwróceń tendencji, jak również do ustanowienia poziomów wsparcia i oporu. Średnie kroczące mogą być służyły do ​​szybkiego określenia, czy bezpieczeństwo porusza się w trendzie wzrostowym czy spadku w zależności od kierunku średniej ruchomej Jak widać na rysunku 3, średnia jest skierowana w górę, a cena jest powyżej niej, zabezpieczenie jest w trendzie wzrostowym Odwrotnie, można posłużyć się do spadku średniej ruchomej z poniższą ceną, aby sygnalizować spadek. Kolejną metodą określania pędu jest sprawdzenie kolejności pary średnich kroczących Kiedy średnia krótkoterminowa jest wyższa niż średnia długoterminowa, trendu jest wyższa Z drugiej strony średnia długoterminowa powyżej średniej krótkoterminowej wskazuje na tendencję spadkową tendencji. ukształtowane na dwa główne sposoby, gdy cena przechodzi przez średnią ruchomą i kiedy przechodzi przez ruchome przecięcia średnie Pierwszym wspólnym sygnałem jest, gdy cena przechodzi przez ważną średnią ruchoma Na przykład, gdy cena zabezpieczenia, która była w trendzie wzrostowym, poniżej 50-letniej średniej ruchomej, podobnie jak na rys. 4, jest oznaką, że trendu wzrostowego może być odwrócenie. Innym sygnałem odwrócenia tendencji jest, gdy jedna średnia ruchoma przechodzi przez inny Przykładowo, jak widać na rysunku 5, ja f 15-dniowej średniej ruchomej krzyży powyżej 50-dniowej średniej ruchomej, jest pozytywnym sygnałem, że cena zacznie rosnąć. Jeśli okresy stosowane w obliczeniach są stosunkowo krótkie, na przykład 15 i 35, może to oznaczać krótkoterminowe odwrócenie tendencji Z drugiej strony, gdy dwie średnie z relatywnie długimi ramkami czasowymi przekraczają 50 i 200, jest to przykładowo używane do sugerowania długoterminowej zmiany tendencji. Innym ważnym sposobem przemieszczania średnich jest identyfikacja poziomy poparcia i oporu Rzadko widać, że spadek zatrzymuje spadek i odwrót, gdy tylko uderza w znaczną średnią ruchoma Przeważająca średnia ruchoma jest często wykorzystywana jako sygnał technicznego handlowca, że trend odwraca Na przykład, jeśli cena złamie 200-dniową średnią ruchomej w kierunku do dołu, jest to sygnał, że trenująca tendencja się odwraca. Średnia roczna jest potężnym narzędziem do analizy tendencji w zabezpieczeniach. Dostarczają użytecznego supp ort i punkty oporu i są bardzo łatwe w obsłudze Najczęstsze ramy czasowe stosowane podczas tworzenia średnich ruchomej to 200-dniowa, 100-dniowa, 50-dniowa, 20-dniowa i 10-dniowa Średnia myśląca 200 dni być miarą roku handlowego, 100-dniową średnią pół roku, 50-dniową średnią kwartału roku, 20-dniową średnią miesiąca i 10-dniową średnią dwóch tygodni. Średnie kroczące pomagają technicznymi handlowcami wygładzić niektóre hałasy, które pojawiają się w codziennych ruchach cen, dając handlowcom wyraźniejszy obraz tendencji cenowej Do tej pory koncentrowaliśmy się na ruchu cen poprzez wykresy i średnie W następnej sekcji , przyjrzymy się niektórym innym technikom używanym do potwierdzenia zmian cen i wzorów. Hmmm, wydaje się, że ta łatwa do wdrożenia funkcja jest całkiem łatwa do zerwania i sprzyja dobrej dyskusji na temat efektywności pamięci Chętnie się rozkwitam jeśli to oznacza wiedząc, że coś zostało zrobione dobrze Richard 20 września w 19 23.Numpy brak określonej domeny specyficzna funkcja może wynikać z dyscypliny Core Team i wierności pierwszemu poleceniu NumPy s dostarczyć N-wymiarowej tablicy oraz funkcji do tworzenia i indeksowania tych tablic Podobnie jak wiele podstawowych celów, ten nie jest mały, a NumPy czy to świetnie. Dużo większa SciPy zawiera znacznie większą kolekcję domenowych bibliotek zwanych podpakietami przez SciPy devs - na przykład optymalizację optymalizacji numerycznej, sygnał procesowy sygnału i zintegrowany rachunek całkowy. Nie przypuszczam, że twoja funkcja jest w co najmniej jednym z podkatalogów SciPy być może jednak uważałbym najpierw w kolekcji sciPy scikits zidentyfikować odpowiednie scikit s i poszukać funkcji zainteresowania. Są to niezależnie opracowane pakiety oparte na NumPy SciPy i skierowane do konkretnego dyscyplina techniczna, np. scikits-image scikits-learn etc Kilka z nich było w szczególności niesamowite, OpenOpt dla optymalizacji numerycznej były wysoce uważane, dojrzałe projekty na długo przed wyborem zamieszkania w ramach stosunkowo nowych rubryk scikits Strona główna stron poświęconych Scikits podobała się ponad listom około 30 takich scikitów, choć przynajmniej niektóre z nich nie są już aktywnie rozwijane. Zgodnie z tą radą prowadziłbyś do scikits-timeseries , pakiet ten nie jest już aktywnie rozwijany W efekcie, Pandas stał się, AFAIK, biblioteka de facto opartej na NumPy w czasie. Pandas ma kilka funkcji, które można wykorzystać do obliczania średniej ruchomej, najprostszym z nich jest prawdopodobnie rollingmean, Użyj tak jak teraz. Teraz wystarczy wywołać funkcję rollingmean przechodzącą w obiekcie Series i rozmiar okna, który w poniższym przykładzie to 10 dni. Zweryfikuj, że działał - np. porównywane wartości 10 - 15 w oryginalnej serii a nowa seria wygładzona ze średnicą toczenia. Funkcja rollingmean wraz z około kilkunastu innymi funkcjami jest nieformalnie zgrupowana w dokumentacji Pandas w oknie przesuwnym rubryki, pełni funkcję sekundy , związana z nimi grupa funkcji w Pandas jest określana jako funkcje ważności wykładniczej, np. ewma, która oblicza wykładniczo zwiększoną ważoną średnią. Fakt, że ta druga grupa nie jest włączona do pierwszych funkcji ruchomych okien może wynika z faktu, że transformowane wykładniczo wykłady nie zależą od okno o stałej długości. odpowiedzi 14 stycznia 13 na 6 38. Wiem, że to stare pytanie, ale jest to rozwiązanie, które nie używa żadnych dodatkowych struktur danych lub bibliotek Jest liniowy w liczbie elementów listy wejściowej i Nie mogę myśleć o jakimkolwiek innym sposobie, aby uczynić go wydajniejszym, jeśli ktoś wie o lepszym sposobie przydzielania wyniku, proszę dać mi znać. NIEŻNIE to byłoby znacznie szybsze przy użyciu tablicy numpy zamiast listy, ale chciałem wyeliminować wszystkie zależności Byłoby to również możliwe do poprawy wydajności przez wielowątkowe wykonanie. Funkcja zakłada, że ​​lista wejściowa jest w jednym wymiarze, więc bądź ostrożny. Możesz obliczyć bieżącą średnią z. Na szczęście, numpy inclu des convolve funkcja, którą możemy użyć, aby przyspieszyć to działanie Średnia bieżąca jest równowaŜna x x z wektorem, który jest długością N, ze wszystkimi członkami równymi 1 N Numpadowa implementacja convolve obejmuje początkowe przejściowe, więc musisz usunąć pierwsze punkty N-1. W mojej maszynie szybka wersja jest 20-30 razy szybsza, w zależności od długości wektora wejściowego i wielkości okna średniego. Uwaga, że ​​convolve zawiera ten sam tryb, który wydaje się, że powinien on początkowy przejściowy problem, ale dzieli go pomiędzy początek i koniec. Usuwa przejściowe od końca, a na początku nie ma jednego. Myślę, że to kwestia priorytetów, nie potrzebuję takiej samej liczby wyników koszt uzyskania stoku w kierunku zera, który nie ma w danych BTW, tutaj jest polecenie, aby pokazać różnicę między trykami trybów pełnych, takich samych, prawidłowych wątków splotu 200, tych 50, 50, trybu m dla mw tryby osi -10, 251, - 1, 1 1 tryby legendy, niski poziom er centrum z pyplot i numpy przywożone lapis Mar 24 14 at 13 56.pandas jest bardziej odpowiedni dla tego niż NumPy lub SciPy Jego funkcja rollingmean robi zadanie wygodnie Również zwraca tablicę NumPy, gdy wejście jest tablica. Jest trudne do pokonania rollingmean w wydajności z dowolnym niestandardowym czystym wdrożeniem Pythona Oto przykładowa wydajność w stosunku do dwóch zaproponowanych rozwiązań. Są też ładne opcje, jak poradzić sobie z wartościami krawędzi. Je zawsze zirytowałem się funkcją przetwarzania sygnału, która zwraca sygnały wyjściowe różnych niż sygnały wejściowe, gdy oba wejścia i wyjścia mają taki sam charakter, np. oba sygnały czasowe Zerwanie korespondencji z powiązaną zmienną niezależną np. czas, generowanie częstotliwości lub porównanie również nie bezpośrednio, jeśli podzielisz to uczucie, możesz chcieć zmienić ostatnią linię proponowanej funkcji jako ten sam powrót y windowlen-1 - windowlen-1 Christian O Reilly 25 sierpnia 15 w 19 56. Trochę późno na imprezę, ale ja zrobiłam własną własną funkcję, która NIE owija się wokół końców lub wkładek z zerami, które są następnie wykorzystywane do znalezienia średniej jak również jako kolejna obróbka, że ​​również ponownie pobrać próbkę sygnału w punktach rozmieszczonych liniowo Zmienić kod w dowolnym momencie get other features. Metoda jest prostym mnożeniem matrycy ze znormalizowanym jądrem Gaussa. Proste użycie sygnału sinusoidalnego z dodatkiem normalnego rozproszonego noise. This pytanie jest teraz nawet starszy niż kiedy NeXuS napisał o tym w zeszłym miesiącu, ale jak jego Kod dotyczy przypadków krawędzi Jednakże, ponieważ jest to prosta średnia ruchoma, wynika to z opóźnień wynikających z danych, które one dotyczą. Uważałem, że rozwiązywanie problemów z przypadkami krawędzi w bardziej satysfakcjonujący sposób niż tryby NumPy w tym samym zakresie i pełne może być osiągnięte poprzez zastosowanie podobne podejście do metody opartej na splocie. Mój wkład wykorzystuje centralną średnią bieżącej, aby wyrównać jej wyniki z ich danymi Gdy w oknie pełnego rozmiaru są dwa punkty dostępowe, średnie kroki są współużytkowane mputed z kolejno mniejszych okien na krawędziach tablicy Rzeczywiście, z kolejno dużych okien, ale to jest szczegółowo implementacji. Jest to stosunkowo powolne, ponieważ używa wiolonczelę i może być sprobulowane dość dużo przez prawdziwą Pythonista, jednak ja Uważam, że idea stoi. Odpowiedź 2 stycznia na 0 28. jest ładna, ale powolna, gdy szerokość okna rośnie Duża Niektóre odpowiedzi zapewniają bardziej efektywne algorytmy, ale wydaje się niezdolny do obsługi wartości krawędzi ja sam zaimplementował algorytm, który może obsłużyć ten problem dobrze, jeśli ten problem został zadeklarowany jako parametr integracji wejściowej mergenum może być uważany za 2 windowwidth 1.I wiem, ten kod jest trochę nieczytelny, jeśli u go znaleźć przydatne i chcesz trochę rozszerzeń, proszę dać mi znać i będę aktualizować tę odpowiedź Odkąd napisanie wyjaśnienie może kosztować mn dużo czasu, mam nadzieję, że to robię tylko wtedy, gdy ktoś potrzebuje tego Proszę wybacz mi za moje lenistwo. Jeśli tylko u jesteś zainteresowany jego pierwotną wersją. Jest jeszcze bardziej nieczytelne pierwsze rozwiązanie zostaje pozbawione problem krawędzi przez zerowanie obwiedni wokół tablicy, ale drugie rozwiązanie rozplakatowane tutaj obsługuje to w sposób trudny i bezpośredni. W moim ostatnim zdaniu starałem się wskazać, dlaczego pomaga błąd zmiennoprzecinkowy Jeśli dwie wartości są w przybliżeniu takie same rzędu wielkości , a następnie dodanie ich traci mniej precyzji niż jeśli dodałeś bardzo dużą liczbę do bardzo małej Kod łączy wartości sąsiadujące w taki sposób, że nawet sumy pośrednie powinny zawsze być rozsądnie bliskie wielkości, aby zminimalizować błąd zmiennoprzecinkowy Nic nie jest dowodem ale ta metoda uratowała kilka bardzo źle zaimplementowanych projektów w produkcji Mayur Patel 15 grudnia 14 w 17 22. Alleo Zamiast robić jeden dodatek na wartość, będziesz robił dwa Dowód jest taki sam, jak problem z odrywaniem punkt tej odpowiedzi niekoniecznie jest skuteczny, ale precyzyjne użycie pamięci dla uśrednionych 64-bitowych wartości nie przekroczy 64 elementów w pamięci podręcznej, więc jest przyjazne w użyciu pamięci oraz Mayur Patel 29 grudnia 14 a t 17 04.